round函数似乎有错误。下面我希望它返回 6，但它返回 5。
round(5.5)
# 5
5.5 以外的其他值，如 6.5、4.5，如我们预期的那样返回 7、5。
有什么解释吗？
【问题讨论】：
round 对半部分的作用取决于“操作系统服务”的作用。您的系统似乎更喜欢四舍五入到最接近的奇数。您使用的是哪种操作系统和架构？
?round 函数的帮助文件中解释了这种行为：
请注意，对于 5 的四舍五入，IEC 60559 标准预计 被使用，'去偶数'。因此 round(0.5) 为 0 并且 回合（-1.5）是-2。但是，这取决于操作系统服务和 表示错误（因为例如 0.15 没有准确表示，所以 四舍五入规则适用于表示的数字，而不适用于打印的数字 数，因此 round(0.15, 1) 可以是 0.1 或 0.2)。
round( .5 + 0:10 )
#### [1] 0 2 2 4 4 6 6 8 8 10 10
Greg Snow 的另一封相关电子邮件交流：R: round(1.5) = round(2.5) = 2?：
回合均等规则背后的逻辑是，我们试图 表示一个潜在的连续值，如果 x 来自一个真正的 连续分布，则 x==2.5 的概率为 0 且 2.5 可能已经从 2.45 到 2.54999999999999 之间的任何值四舍五入一次......，如果我们使用我们在小学学到的 0.5 规则的向上舍入，那么双舍入意味着值 2.45 和 2.50 之间将四舍五入为 3（已先四舍五入） 至 2.5)。这将倾向于向上偏差估计。删除 我们需要回到舍入到 2.5 之前的偏差（即 通常不可能不切实际），或者只是把一半的时间四舍五入 四舍五入一半的时间（或者更好的是四舍五入成比例 我们看到低于或高于 2.5 的值四舍五入为 2.5 的可能性有多大，但是 对于大多数基础分布，这将接近 50/50）。这 随机方法是随机使用轮函数 选择哪种方式进行舍入，但确定性类型不是 对此感到满意，因此选择了“四舍五入”（四舍五入到奇数） 应该工作相同）作为一个一致的规则，四舍五入和 下降约 50/50。
如果您正在处理 2.5 可能代表精确值的数据 价值（例如金钱），那么你可以通过将所有乘以做得更好 值乘以 10 或 100 并以整数工作，然后仅转换回来 用于最终打印。注意 2.50000001 舍入到 3，所以如果你 保持更多位数的准确性，直到最终打印，然后四舍五入 将朝着预期的方向前进，或者您可以添加 0.000000001 （或 其他小数）在四舍五入之前的值，但这可以 使您的估计值偏高。
【讨论】：
在我上大学的时候，一位数值分析教授告诉我们，你描述的四舍五入的方式是正确的。您不应该总是将数字 (integer).5 向上取整，因为它与 (integer) 和 (integer + 1) 的距离相等。为了最小化总和的误差（或平均值的误差，或其他），这些情况的一半应该向上舍入，另一半应该向下舍入。 R 程序员似乎和我的数值分析教授有着相同的观点......
【讨论】：